今年，具身智能赛道成为资本追逐的焦点，多家新兴企业凭借技术创新与市场潜力，迅速跻身估值超百亿元的独角兽行列。其中，物理AI与具身智能领域的代表性企业跨维智能，于近期宣布完成B轮融资，融资金额达10亿元，投后估值突破百亿元大关，引发行业广泛关注。
本轮融资吸引了国家级母基金、国资创投、实体产业资本及地方科创平台的深度参与。深创投与贵阳数字经济基金作为连续两轮的重仓投资者，持续加码；前海母基金、蓝思科技、工银资本、恒健资产、诸瑞资本等机构首次入局；南山战新投、成都科创投、四川院士基金等原有股东则选择追加投资。多元资本的汇聚，不仅体现了市场对具身智能赛道的信心，也凸显了跨维智能在技术路径与商业化落地上的独特优势。
成立于2021年的跨维智能，选择了一条“世界模型+物理仿真+真机落地”的技术路线，其产品已广泛应用于智能制造与商业服务领域。公司创始人兼CEO贾奎透露，本轮融资资金将主要用于底层世界模型算法的迭代升级、物理引擎的优化、数据基础设施的完善，以及人形机器人能力的提升与真实场景的落地应用，旨在加速技术、产品与商业闭环的协同进化。
在跨维智能融资消息公布前一日，自变量机器人与智平方两家企业也传出估值突破200亿元的消息。其中，自变量机器人仅用两个月便完成四轮融资并完成交割，智平方则宣布完成近50亿元的新一轮融资。这两家企业同样聚焦于世界模型方向，但在技术路径上与跨维智能存在差异，形成了赛道内的差异化竞争格局。
世界模型的概念近年来从视频生成、自动驾驶等领域逐步延伸至具身智能，成为一级市场融资的热门方向。除上述企业外，极佳视界、千寻智能等也在短时间内完成多轮融资，资本对这一赛道的热情可见一斑。此前，VLA（视觉-语言-动作）模型曾是具身智能的主流技术路线，但经过两年多的发展，行业逐渐认识到其局限性——难以解决模型在真实场景中的通用泛化问题。贾奎指出，面向具身智能的世界模型需深入理解三维物理世界，从建模、感知到执行，均需符合真实物理规律。
数据是训练具身智能模型的关键。跨维智能依托其自主研发的DexVerse™具身智能引擎，构建了从机器人任务理解、数字资产生成、任务仿真到AI模型训练的全链条技术能力。其模型后训练阶段主要依赖合成数据，这一策略有效降低了对真实数据的依赖，同时提升了模型在复杂场景中的适应性。贾奎强调，行业关注的焦点已从“生成式数据能否训练出逼真视频”转向“模型能否驱动机器人在真实任务中高效完成动作”。他进一步指出，机器人需要的是在精确坐标系下实现机械臂或人形本体的精准动作，而非仅停留在视觉层面的“模拟劳动”，唯有如此才能真正打开应用场景的落地空间。
